基于 mysql时序_时序数据库简介

基于 mysql时序_时序数据库简介时间序列数据库简称时序数据库(TimeSeriesDatabase),用于处理带时间标签(按照时间的顺序变化,即时间序列化)的数据,带时间标签的数据也称为时间序列数据。时序数据的几个特点1.基本上都是插入,没有更新的需求。2.数据基本上都有时间属性,随着时间的推移不断产生新的数据。3.数据量大,每秒钟需要写入成千万上亿条数据业务方常见需求1.获取最新状态,查询最近的数据(例如传感器最新…

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时间序列数据库简称时序数据库(Time Series Database),用于处理带时间标签(按照时间的顺序变化,即时间序列化)的数据,带时间标签的数据也称为时间序列数据。

时序数据的几个特点

1. 基本上都是插入,没有更新的需求。

2. 数据基本上都有时间属性,随着时间的推移不断产生新的数据。

3. 数据量大,每秒钟需要写入成千万上亿条数据

业务方常见需求

1. 获取最新状态,查询最近的数据(例如传感器最新的状态)

2. 展示区间统计,指定时间范围,查询统计信息,例如平均值,最大值,最小值,计数等。。。

3. 获取异常数据,根据指定条件,筛选异常数据

常见业务场景

监控软件系统: 虚拟机、容器、服务、应用

监控物理系统: 水文监控、工厂的设备监控、国家安全相关的数据监控、通讯监控、传感器数据、血糖仪、血压变化、心率等

资产跟踪应用: 汽车、卡车、物理容器、运货托盘

金融交易系统: 传统证券、新兴的加密数字货币

事件应用程序: 跟踪用户、客户的交互数据

商业智能工具: 跟踪关键指标和业务的总体健康情况

在互联网行业中,也有着非常多的时序数据,例如用户访问网站的行为轨迹,应用程序产生的日志数据等等。

一些基本概念(不同的时序数据库称呼略有不同)

Metric:  度量,相当于关系型数据库中的 table。

Data point:  数据点,相当于关系型数据库中的 row。

Timestamp:时间戳,代表数据点产生的时间。

Field:  度量下的不同字段。比如位置这个度量具有经度和纬度两个 field。一般情况下存放的是随时间戳而变化的数据。

Tag:  标签。一般存放的是不随时间戳变化的信息。timestamp 加上所有的 tags 可以视为 table 的 primary key。

例如采集有关风的数据,度量为 Wind,每条数据都有时间戳timestamp,两个字段 field:direction(风向)、speed(风速),两个tag:sensor(传感器编号)、city(城市)。第一行和第三行,存放的都是 sensor 编号为86F-2RT8的设备,城市是深圳。随着时间的变化,风向和风速发生了改变,风向从56.4变为45.6,风速从2.9变为3.6。

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需要解决的几个问题

时序数据的写入:如何支持每秒钟成千上亿条数据的写入。

时序数据的读取:如何支持在秒级对上亿条数据的分组聚合运算。

成本敏感:海量数据存储带来的成本问题。如何以更低成本存储数据,将成为时序数据库需要解决的重中之重。

常见时序数据库

时序数据库出现的时间较晚,目前较成熟的时序数据库都仅有1、2年的历史。

InfluxDB(单机版免费,集群版收费)最成熟,Kairosdb(底层使用Cassandra),OpenTsdb(底层使用Hbase),beringei(FB开源),TimeScaleDB(底层基于PostgreSQL),TSDB(百度开源),HiTSDB(阿里开源,底层是PostgreSQL)。

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